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Enregistrement W3120862924 · doi:10.1186/s40813-021-00190-6

Identifying challenges to manage body weight variation in pig farms implementing all-in-all-out management practices and their possible implications for animal health: a case study

2021· article· en· W3120862924 sur OpenAlex
Maria Rodrigues da Costa, Edgar García Manzanilla, Alessia Diana, Nienke van Staaveren, A. Torres-Pitarch, Laura Boyle, Julia Adriana Calderón Díaz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePorcine Health Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesTeagascDepartment of Agriculture, Food and the Marine, Ireland
Mots-clésCohortWeaningAnimal scienceMedicineVeterinary medicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Managing body weight (BW) variation is a challenge in farrow-to-finish farms implementing all-in/all-out (AIAO) production systems due to the lack of "off-site" facilities to segregate slow growing pigs (SGP). This case study investigated different approaches to managing BW variation in a farrow-to-finish commercial pig farm with a self-declared AIAO management and the possible implications for animal health. CASE PRESENTATION: A total of 1096 pigs (1047 pigs born within 1 week plus 49 pigs born 1 week later) were tracked until slaughter as they moved through the production stages. Piglets were individually tagged at birth and their location on the farm was recorded on a weekly basis. In total, 10.3% of pigs died during lactation. Four main cohorts of pigs were created at weaning and retrospectively identified: cohort 1 = pigs weaned at 21 days (4.5%); cohort 2 = pigs weaned at 28 days (81.0%), which was sub-divided at the end of the first nursery stage into sub-cohort 2a = pigs split at 3 weeks post-weaning (29.7%); sub-cohort 2b = pigs split at 3 weeks post-weaning from cohort 2a and split again 5 weeks post-weaning (35.5%) and sub-cohort 2c = remaining smaller size pigs from cohort 2b (10.9%); cohort 3 = pigs weaned at 35 days (2.7%) and cohort 4 = pigs weaned at 49 days (1.5%) that were later mixed with SPG, delayed pigs from other cohorts and sick/injured pigs that recovered. Four strategies to manage BW variation were identified: i) earlier weaning (cohort 1); ii) delayed weaning of SGP (cohort 3 and 4); iii) re-grading pens by BW (sub-cohorts 2a, 2b and 2c) and, iv) delayed movement of SGP to the next production stage (several pigs from all cohorts). A higher percentage of delayed pigs presented pericarditis, pleurisy and enzootic pneumonia like lesions at slaughter compared with pigs under other strategies. CONCLUSION: A variety of management practices were implemented to minimise BW variation during the production cycle. However, several cohorts of pigs were created disrupting AIAO management. Earlier weaning should only be practiced under specific circumstances where optimal animal health and welfare are guaranteed. Delayed weaning of SGP and delaying pigs to move to the next production stage could negatively affect animal health and should be avoided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,332
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle